如何利用 Excel 2026 及现代开发理念计算平均值、中位数和众数

在我们迈向 2026 年的今天，数据早已不再仅仅是电子表格中冰冷的数字，它是现代企业最宝贵的资产，也是我们与 Agentic AI（自主智能体）对话的通用语言。你是否曾经在凌晨三点面对从数据库导出的数万行日志，试图从一堆杂乱无章的数字中寻找规律？或者，当你的 AI 助手给出一个看似完美的预测结果时，你是否有过一丝不安，想要亲自验证其背后的数据逻辑是否扎实？

掌握在 Excel 中计算平均值、中位数和众数，不仅是数据分析师的入门基本功，更是我们每一位技术从业者和决策者在“人机协作”时代的核心生存技能。在这篇文章中，我们将以“我们”的视角，深入探讨这三个描述统计中最基础却最重要的度量标准。我们不仅会解释它们背后的数学逻辑，还会结合 2026 年最新的技术趋势——如 Python in Excel 和 AI 辅助编程，向你展示如何在 Excel 中计算平均值及更多内容。我们将一步步拆解从基础公式到高级函数的每一个细节，确保你能够自信地运用这些功能，从枯燥的数据中挖掘出真正的商业洞察。

Excel 中的平均值：核心概念与实战

什么是平均值

当我们谈论数据的“中心”时，通常首先想到的就是平均值。在统计学中，平均值也称为算术平均数，是衡量数据集集中趋势的基本指标。在 Excel 的语境中，术语“mean”指的是一组数值的算术平均值。这是获取一组统计数据的中心值或核心概念的常用方法。

要在 Excel 中计算平均值，我们需要遵循一个简单的逻辑：将数据集中的所有数字相加，然后除以该数据集中数值的个数。让我们看一个基础的数学示例。

示例场景：

假设我们有一个数字集合 {1, 2, 2, 3, 4, 6}。

为了计算平均值，我们将这些数字相加：1+2+2+3+4+6 = 18。

然后，我们将总和除以数字的个数（6）：18 / 6 = 3。

所以，这组数据的平均值是 3。

虽然手动计算很简单，但在处理成千上万行数据时——特别是当我们从云端数据库或 API 接口获取大规模数据集时——Excel 的威力就体现出来了。

基础方法：使用 AVERAGE 函数

在 Excel 中，最直接、最常用的计算平均值的方法是使用 AVERAGE 函数。这个函数专门设计用于计算数值的算术平均数，也是我们构建复杂报表的基石。

语法结构：

AVERAGE(number1, [number2], ...)

参数解析：

• number1 (必需)：这是你需要计算平均值的第一个数字、单元格引用或单元格区域。
• number2, … (可选)：这是你需要计算平均值的附加数字、单元格引用或区域。Excel 最多允许你指定 255 个这样的参数。

实战演示：

让我们通过一个具体的例子来看看如何应用这个公式。假设我们正在监控一组服务器的响应时间，需要计算第一季度的平均响应延迟。

A

——–

月份

一月

二月

三月

平均值

操作步骤：

• 打开 Excel 并输入上述数据。
• 选择目标单元格：点击单元格 B5，这是我们想要显示结果的地方。
• 输入公式：键入 =AVERAGE(B2:B4)。
• 按 Enter 键：Excel 会立即计算出 45、52 和 49 的平均值，显示为 48.67。

#### 深入理解：计算原理与注意事项

在我们最近的一个大型数据清洗项目中，我们发现很多开发人员容易忽略 AVERAGE 函数的一些细节，这些细节在处理“脏数据”或 AI 预处理日志时至关重要：

• 数据类型的处理：AVERAGE 函数非常“纯粹”，它只计算纯粹的数字。如果你的单元格区域中包含了文本、空单元格或逻辑值（如 TRUE/FALSE），Excel 会直接忽略它们，不计入分母（个数）中。这在处理非结构化日志时可能会导致结果偏差。
• 零值的陷阱：这是一个常见的误区。如果某个单元格包含 0，AVERAGE 函数会将其计入计算。这会显著拉低你的平均结果。例如，分数 {10, 0, 20} 的平均值是 10，而不是 15。在监控系统中，0 可能代表服务不可用，如果你想把它当作“无效数据”排除，你需要使用更高级的筛选技巧。
• 错误值：如果引用的区域中包含 INLINECODEf779d02a 或 INLINECODE01bb7476 等错误，INLINECODE5d48a093 函数也会返回错误。在现代数据流中，我们通常会先用 INLINECODE0a5720d6 包装数据源，或者使用 AGGREGATE 函数来忽略错误行。

进阶技巧：处理复杂情况的平均值函数

在实际工作中，数据往往不是完美的。针对不同的业务场景，Excel 提供了 AVERAGE 函数的几个“兄弟”版本。

#### 1. AVERAGEA：计算包含文本和逻辑值的平均值

如果你有一列混合数据，其中“缺席”记录为文本“Absent”，而“通过”记录为 TRUE，普通的 INLINECODE1e336f34 会忽略它们。这时，我们需要使用 INLINECODE5abeab80。

逻辑转换规则：

• 数值：按原值计算（如 10 就是 10）。
• TRUE（或 1）：被视为 1。
• FALSE（或 0）：被视为 0。
• 文本（如 "Absent"）：被视为 0。

应用场景：

假设你正在统计学生的作业完成情况。如果学生提交了作业得分为 80，没提交记录为“缺交”。你想计算包括没交作业在内的平均分，AVERAGEA 会自动将“缺交”记为 0 分。

// 示例：A 列包含数字和文本
=AVERAGEA(A1:A10) 
// 这将把文本视为 0 进行平均

#### 2. AVERAGEIF：按条件计算平均值

这是非常实用的函数。假设你想计算“延迟大于 50ms”的那些月份的平均值，而不是所有月份。

语法：

AVERAGEIF(range, criteria, [average_range])

实战案例：

继续使用上面的服务器延迟数据，我们只想计算延迟超过 50ms 的月份的平均值，以便分析高负载情况下的性能表现。

公式：=AVERAGEIF(B2:B4, ">50")

结果：只有二月（52）符合条件，所以结果是 52。

#### 3. AVERAGEIFS：多条件计算平均值

当业务逻辑变得更复杂时，比如“计算销售部在第一季度且销售额大于50000的平均值”，我们就需要 AVERAGEIFS。它允许我们基于多个条件进行筛选，这在处理多维数据库时非常有效。

语法示例：

=AVERAGEIFS(sales_range, region_range, "North", product_range, "A")
// 计算北区且产品为 A 的平均销售额

快速捷径：使用状态栏查看平均值

如果你不需要将结果保存在单元格中，只是想快速看一眼数据的大致情况，Excel 提供了一个非常便捷的快捷方式，这在调试代码或检查数据导入质量时非常顺手。

操作步骤：

• 选择数据：使用鼠标选中你想要分析的一列或一行数字。
• 查看右下角：看 Excel 窗口的右下角状态栏。

你会发现，这里不仅显示了平均值，还显示了计数和求和。这种即时反馈机制让我们能迅速发现数据异常。

Excel 中的中位数：寻找数据的平衡点

什么是中位数

理解了平均值之后，我们需要引入另一个视角：中位数。

平均值虽然常用，但它非常容易受到“极端值”的影响。比如，在一个微服务的网络延迟统计中，如果出现了一次罕见的长时间阻塞，平均值会被瞬间拉高，但这并不能代表用户平时的真实体验。这时，中位数就显得尤为重要。

中位数是一组数据按顺序排列后位于中间位置的数值。它将数据集合分成相等的两部分：一半的数据比它大，一半的数据比它小。在统计学中，它是衡量鲁棒性的关键指标。

如何在 Excel 中计算中位数

计算中位数的操作非常简单，Excel 为此提供了一个专用的函数：MEDIAN。

语法结构：

MEDIAN(number1, [number2], ...)

关键特性：

• 奇数个数据：中位数就是最中间的那个数。
• 偶数个数据：中位数是中间两个数的平均值。

实战演示：

让我们使用一组包含异常值的工资数据来看看平均值和中位数的区别。

数据集合：{4000, 4200, 4500, 4800, 100000}

• 计算平均值：(4000+4200+4500+4800+100000) / 5 = 23500。这个数字看起来很高，但实际上只有一个人的工资这么高。
• 计算中位数：数据排序后中间的那个数是 4500。这个数字更能代表大多数员工的工资水平。

在 Excel 中输入：

=MEDIAN(A1:A5)

结果将返回 4500。

最佳实践：何时使用中位数？

作为经验丰富的开发者，我们建议你在以下情况下优先考虑中位数：

• 数据分布偏斜：当数据分布不均匀，有明显的长尾或离群值时（如收入分析、房价分析、延迟监控）。
• 关注中间位置：当你不关心极端的最大值或最小值，只想知道“典型”情况时。在 2026 年的 AIOps（智能运维）场景中，中位数常被用于设置报警阈值，以避免偶发噪音导致的误报。

Excel 中的众数：识别出现频率最高的值

什么是众数

众数是一组数据中出现次数最多的数值。与前两者不同，平均值和中位数关注的是数值的大小，而众数关注的是数值的频率。

应用场景：

• 零售：哪种颜色的衬衫卖得最好？（颜色是分类数据，无法计算平均值，只能看众数）。
• 库存管理：哪个尺寸的鞋码需求量最大？
• 安全分析：哪个 IP 地址访问服务器的频率最高（可能意味着 DDoS 攻击）？

如何在 Excel 中查找众数

Excel 提供了 MODE 函数，但在较新版本的 Excel（2010 及以后）中，它被更强大的函数所取代，以处理更复杂的重复情况。

#### 1. MODE.SNGL：单一众数

这是标准用法，用于返回出现频率最高的单个数值。

语法：

MODE.SNGL(number1, [number2], ...)

#### 2. MODE.MULT：处理多众数

有时候，数据中可能有多个数值出现的次数并列第一。例如：{1, 2, 2, 3, 3}。这里 2 和 3 都出现了两次。INLINECODE1abccdc1 只会返回第一个找到的，而 INLINECODE49e5e100 可以返回所有的众数。

注意： INLINECODE3da26ac6 是一个数组函数。在使用时，你需要选择多个垂直的单元格来接收结果，输入公式后按 INLINECODE1b0f69ba。

2026 前瞻：利用 Copilot 与 Python 进行自动化统计分析

随着我们进入 2026 年，Excel 的工作方式正在发生革命性的变化。作为技术专家，我们不仅要掌握传统函数，更要学会利用 AI 辅助编程和 Python 集成来处理更复杂的场景。

从 LLM 到 Excel：如何用自然语言生成统计模型

在现代开发范式中，我们经常使用“Vibe Coding”（氛围编程），即通过与 AI 对话来快速构建原型。现在，Excel 中的 Copilot 功能允许我们直接用自然语言描述需求，从而生成复杂的统计公式。

场景演示：

假设你有一列杂乱的日志数据，包含时间戳和状态码。你想计算所有“失败”（Status 500）请求的平均响应时间。

传统做法：

我们需要手动编写 AVERAGEIFS 函数，并仔细检查列引用和条件语法。

2026 AI 辅助做法：

• 选中数据区域。
• 点击 Copilot 图标或使用快捷键唤起侧边栏。
• 输入提示词：“计算 B 列中状态码为 500 的 C 列响应时间的平均值，并忽略包含‘Timeout’文本的行。”
• Copilot 会自动解析数据语义，生成类似 =AVERAGEIFS(FILTER(C:C, B:B=500), FILTER(C:C, ISERROR(SEARCH("Timeout", C:C)))) 的复杂公式，或者直接建议你创建一个计算列。

最佳实践：

在与 AI 结对编程时，像经验丰富的技术专家一样思考。不要只接受结果，要询问 AI：“为什么这个公式使用了 INLINECODE1837488c 而不是 INLINECODEb72fcdec？”或者“这个公式在数据量为百万级别时的性能表现如何？”这种互动能帮助我们更深入地理解数据逻辑。

Python in Excel：当传统函数不够用时

虽然 Excel 的内置函数非常强大，但在处理非常大型数据集或需要高级统计算法（如标准差、四分位数距的自定义计算）时，它们可能会显得力不从心。2026 年的 Excel 深度集成了 Python，使得我们可以直接在单元格中使用 Pandas 和 NumPy 库。

代码示例：

# 假设我们在 Excel 中运行 Python (使用 PY() 函数)
import pandas as pd

# 读取当前表格的数据
# 我们可以直接引用 Excel 中的命名区域 "SalesData"
df = xl("SalesData[Revenue]") 

# 使用 Python 进行更高级的分析
# 例如：计算截尾平均值——去除最高和最低 5% 后的平均值
# 这在 Excel 原生函数中很难一步实现
from scipy import stats

tail_mean = stats.trim_mean(df, 0.05)

# 将结果返回到 Excel
return tail_mean

深度解析：

这段代码展示了我们如何突破 Excel 的传统边界。INLINECODE3ecceebd 函数自动处理了数据的排序和截断，这在处理极端值时比单纯使用 INLINECODEad1b2566 或 MEDIAN 更具鲁棒性。对于开发者来说，这意味着我们可以将数据处理逻辑直接嵌入业务表格，而无需将数据导出到 IDE 中处理再导回。

总结与关键见解

通过对平均值、中位数和众数的深入探讨，并结合 2026 年的最新技术视角，我们不仅学习了公式，更掌握了数据分析的思维方式。

• 平均值是我们的“默认武器”，适用于数据分布均匀的情况。请善用 INLINECODEf93f4b57 和 INLINECODE8c3ba888 来处理复杂的业务逻辑筛选。
• 中位数是我们的“防弹衣”，当数据存在极端值或偏斜时，它能提供更真实的视角。在处理薪资、房价、延迟等敏感数据时，请务必查看中位数。
• 众数是我们的“市场风向标”，它不关心数值大小，只关心热度。在分类分析中不可或缺。
• 拥抱 AI 与 Python：未来的数据分析是混合型的。学会用自然语言驱动 Copilot 生成公式，并在需要时无缝切换到 Python 进行深度计算，这将使你的效率倍增。

掌握了这三个工具以及现代化的辅助手段，你就能够从枯燥的电子表格中挖掘出真正有意义的商业洞察。下一步，我们建议你尝试打开 Excel，按下 Copilot 快捷键，尝试让 AI 帮你计算一组复杂数据的中位数，看看它是如何编写 Python 代码或 VBA 公式的。这种探索式的学习，正是我们在这个快速变化的时代保持竞争力的关键。